但節(jié)能減排不應該僅僅是一個口號，而應該是我們行動的指南。雖然目前市場上節(jié)能減排的產(chǎn)品琳瑯滿目，但是，采取有效的方法對節(jié)能減排進行檢測和評估也是一個重要方面。

使用可再生能源是節(jié)能減排的一個重要手段。風能、太陽能、潮汐能等可再生能源正逐漸滲透到我們的生活中，越來越多的汽車也開始使用電能替代汽油來提供動力。

但是，我們使用100%可再生能源就足夠了嗎？

近期，斯坦福大學的JacquesA. de Chalendar博士和Sally M.Benson教授在Joule雜志上就該議題發(fā)表了一篇評論，闡明了使用可再生能源產(chǎn)生電力的大趨勢，也對碳核算以及碳排放度量標準的重要意義進行了多方面深度的剖析。

私營企業(yè)現(xiàn)在也更加愿意在氣候變化中發(fā)揮自己的作用。大型能源消費者已經(jīng)設定了目標，以期實現(xiàn)綠色能源供應并采購100%的可再生能源。包括美國51家公司和歐洲77家公司在內(nèi)的160家公司響應了“RE100”倡議（RE 100是一個全球企業(yè)領導倡議，匯集了致力于使用100%可再生電力的眾多有影響力的企業(yè)。）。在美國，從2013年到2018年，企業(yè)買家購買了超過1500萬千瓦的可再生電力，占美國風能和太陽能總裝機容量(分別為94GW和51GW)的10%。僅2018年一年，中國就通過75筆交易采購了650萬千瓦電力，帶來了較高的增長預期。

在對那些以脫碳為目的的公司進行投資前，對它們的碳效益進行嚴格、定量的評估時必不可少的。與今天可調(diào)度的化石燃料和熱發(fā)電資源不同，太陽能和風能對時間和地點有更高的依賴性。在高度可再生的電網(wǎng)中，電力的環(huán)境質(zhì)量也會相應地發(fā)生變化。只考慮年度或國家層面的碳強度數(shù)據(jù)，將會得到錯誤的碳核算，最終導致投資效率低下。正如現(xiàn)在被一些大公司運營者所承認的那樣，那些100%可再生能源的聲明并不保證相應的減排。

碳核算是一項具有挑戰(zhàn)性的工作。第一個困難在于確定某一發(fā)電廠在發(fā)電過程中對環(huán)境的影響。其次我們無法將一種來源的電與另一種來源的電區(qū)分開來，這使得消費對其的影響更難以估計。最終，今天做出的投資決策將對未來幾十年產(chǎn)生影響。

在此，我們認為，盡管存在這些挑戰(zhàn)，碳核算工作也必須向前推進。建立一套相關的度量標準來監(jiān)控和測量排放是至關重要的。隨著常規(guī)數(shù)據(jù)精確性的提高，這些數(shù)據(jù)可以被用來衡量電力消費和生產(chǎn)過程中的碳足跡。碳核算指標旨在將環(huán)境質(zhì)量與流經(jīng)電網(wǎng)的電力聯(lián)系起來，應該成為本地及單日次用電度量標準。

在其他地區(qū)，夜間將是空氣最干凈的時候，否則白天和黑夜就沒有區(qū)別了。而且我們還需要對特定地點進行評估。在風力和太陽能發(fā)電量變化較大的地方，需要對每小時的碳排放進行測量作為評估和投資指南。

通過不同工具以評估能源選擇所帶來的影響

不同的碳測量指標可供消費者參考從而選擇何時何地消費他們所需的能源。碳強度或平均排放因子(AEFs)，即排放量與電能的比值，單位為kgCO2eq/MWhe，可衡量在給定時間和地點通過電網(wǎng)的電力的環(huán)境質(zhì)量。方法之一是估算每一代產(chǎn)電能源的碳強度。表1是排放強度估算的中位數(shù)匯總。燃燒煤炭發(fā)電的排放量是燃燒天然氣的兩倍，而燃燒天然氣本身的排放量是目前太陽能發(fā)電技術的十倍。

表1.加州和英國不同燃料的碳強度以及在混合電網(wǎng)中所占的消費份額

邊緣排放因子(MEFs)用于衡量排放量相對于電力變化的變化，單位為kg CO2eq/MWhe。MEFs與AEFs一樣是有用的工具，因為它們對應于系統(tǒng)中邊緣生產(chǎn)者或消費者的排放強度。雖然AEFs可以用來測量碳足跡，但MEFs是電力系統(tǒng)對消耗或發(fā)電量變化響應的直接度量。MEFs可以估算出短期和長期的環(huán)境影響。

構建相關計算指標既取決于數(shù)據(jù)的可用性，也取決于目標問題。在很大程度上與國家一級排放核算相同，我們可以側重于排放的CO2（基于生產(chǎn)）也可以側重于與耗電量相關的CO2（基于消費）。在空間和時間上選擇合適的間隔單位也十分關鍵。適當?shù)姆直媛士梢圆东@統(tǒng)計上的顯著變化，同時也排除高分辨率所帶來的噪聲。對于風能和太陽能占很大比例的電力系統(tǒng)，適當?shù)臅r間分辨率可知道每日適用發(fā)電時段，而這個時段可能只有不到幾個小時。適當?shù)目臻g分辨率能夠充分考慮生產(chǎn)、消費、進口和出口，以便計算消費和生產(chǎn)相關的排放。

對于更積極參與能源采購的消費者來說，估算他們的凈碳足跡可能更為復雜。如果他們選擇通過直接投資可再生能源發(fā)電資產(chǎn)來實現(xiàn)能源供應的脫碳，我們就必須評估他們通過生產(chǎn)清潔能源所帶來的碳效益。目前，幾種計算碳信譽的方案正在試驗中，例如加州的限額與交易計劃以及歐盟的排放交易計劃。在示例中，我們將使用一個通用的偏移計算，實現(xiàn)供應端資產(chǎn)和發(fā)電端資產(chǎn)的獨立核算。

案例研究：在加州，對恒定采購的1兆瓦電力的脫碳計算

以在California Independent System Operator (CAISO)服務區(qū)域內(nèi)的1MW為例進行高效太陽能發(fā)電系統(tǒng)中碳核算，數(shù)據(jù)見表1。我們定量評估了四種脫碳策略：消費者購買足夠的可再生電力以滿足100%的年度消費，這些購買的電力來自(1)太陽能，(2)風能和(3)半風能、半太陽能并且(4)消費者不擁有任何發(fā)電設備。為了實現(xiàn)100%的可再生能源供應，1MW的恒負荷消費者要么購買3.16MW來自風能的電力，要么購買3.60MW來自太陽能的電力。

在本例中，我們同時使用了AEFs和MEFs進行評估。以消費者的凈環(huán)境影響作為對購買電網(wǎng)中電力所釋放的碳與購買可再生電力所避免釋放的碳之間的差額。我們假設電網(wǎng)電力的碳強度對應于AEF，可再生電力的采購取代了邊緣生產(chǎn)單元，邊緣生產(chǎn)單元的碳強度對應于MEF。

圖1 加州和英國電網(wǎng)中的碳強度在全天范圍內(nèi)的變化

CAISO服務區(qū)域的公共可用每小時混合數(shù)據(jù)可用來(1)計算風能和太陽能發(fā)電數(shù)據(jù)以及消費者購買的資產(chǎn)；(2)計算CAISO服務區(qū)域每小時的AEFs和MEFs。AEFs由表1中對應的碳強度加權后的每小時發(fā)電混合數(shù)據(jù)估計。MEFs是根據(jù)碳排放和發(fā)電量每小時逐級變化的回歸數(shù)據(jù)估計的。到2025年，太陽能發(fā)電能力將是2016年的3倍。當沒有可調(diào)度的熱力發(fā)電可被取代時，太陽能就會成為邊緣能源，太陽能必須減少或儲存。圖1顯示了CAISO中AEFs和MEFs的每日平均數(shù)據(jù)，并強調(diào)，隨著系統(tǒng)中疊加越來越多的太陽能光伏，白天的可用時長也在增加。

圖2對加州不同的100%可再生能源采購策略的評估

圖2的前兩欄顯示了2018和2025年消費者凈碳足跡的平均每日概況，并強調(diào)了夜間排放可能在未來CAISO電網(wǎng)的碳效應中發(fā)揮的重要作用。圖2第三列中的柱狀圖比較了每小時和每年的使用數(shù)據(jù)以計算可歸因于消費者的減排。根據(jù)每小時和每年的使用數(shù)據(jù)可發(fā)現(xiàn)，碳消耗足跡隨著平均電網(wǎng)電力的脫碳而減少。購買可再生能源的信用額度取決于邊緣發(fā)電廠的排放量。邊緣發(fā)電廠目前主要以天然氣為動力，但到2025年，中午將主要以太陽能為動力。在加州，邊緣發(fā)電廠的排放率仍高于電網(wǎng)的平均排放率，因此購買可再生電力以滿足100%的消費會導致凈碳足跡為負。

根據(jù)每小時的數(shù)據(jù)，2018年消費者因購買風能和太陽能而產(chǎn)生的排放量將分別減少150%和137%。到2025年，風力發(fā)電帶來了的排放量將減少135%而太陽能發(fā)電帶來的排量減少將會降為66%。在太陽能豐富的加州的電網(wǎng)中，增加夜間風力發(fā)電比增加白天太陽能發(fā)電更具環(huán)保價值。

使用年度(平均)數(shù)據(jù)無法捕捉到日用量波動，而可再生電力的傳輸時間也無關緊要：2025年風能和太陽能發(fā)電的排放量將分別減少131%和119%。風能和太陽能之間的差異只與它們的碳強度有關。在這個簡單的例子中，使用年度數(shù)據(jù)高估了購買太陽能電力所帶來的排放量減少（50%以上）。

當日用量波動很小，且能源需求總是能夠吸收額外的可再生能源發(fā)電時，無論何時，年度核算都是有效的。雖然這些假設對于不普及的可再生電力可能是有效的，但當可再生電力增加到加州電網(wǎng)目前的水平時，這些假設就不成立了，除非所有過剩的可再生電力都儲存起來供以后使用。2018年3月和10月，太陽能和風能發(fā)電量減少3%。

本案例研究提供了一個電網(wǎng)系統(tǒng)中，可再生能源發(fā)電(太陽能)在白天比在晚上更有效的說明性例子。在其他地區(qū)，情況可能正好相反：圖1B顯示了從2015年到2018年，英國的AEFs和MEFs的每日概況。在英國，夜間時間是最干凈的。在本案例研究中，對不同可再生能源采購方案對環(huán)境的影響進行了3年的評估。消費者的另一種可用選擇是改變消費模式，以更好地匹配清潔能源的可用性。為了評估多年來消費和生產(chǎn)變化的影響，人們可以參考基于消費和生產(chǎn)的長期MEFs。

結論

隨著電網(wǎng)可再生能源占比的增加，獲得“100%可再生能源”的制度化目標應按小時計費以準確測量碳排放量的減少，實現(xiàn)小于或大于100%的減排。在以太陽能為主導的電網(wǎng)中，比如在加州，每小時計算顯示，增加風力發(fā)電的碳效益遠遠大于增加太陽能發(fā)電。同時，人們還需要對特定地點進行評估，以便對其他區(qū)域進行類似的評估，因為在這些地方，其他來源的電力可能具有更大的環(huán)保價值。研究如何為此類評估提供信息，并設計透明、準確和有意義的碳核算標準將大有幫助。

可再生電力的普及改變了MEFs。這與經(jīng)過充分研究的有序效應和壓低價格的影響相似，于是，可再生能源的相關產(chǎn)出使得供應曲線向右平移，降低邊緣清算價格，從而壓低了可再生能源的相關收入；但這只在考慮每小時數(shù)據(jù)時適用。

展望未來，實現(xiàn)可再生能源發(fā)電的同時減排，還需要轉移負荷，通過能源存儲以及調(diào)度靈活負荷實現(xiàn)對低碳發(fā)電資源的利用，以便更好地遵循可再生能源的可用模式。

可再生能源電力的每日可用性會有波動，但是隨著電網(wǎng)能夠逐漸適應可再生能源發(fā)電份額的不斷增加，大型消費者的碳足跡和可再生能源資產(chǎn)的環(huán)保價值都依賴于與他們相互作用的電網(wǎng)結構。為了捕捉這些影響，碳指標必須由原來的年度甚至月度使用平均數(shù)據(jù)轉向依據(jù)每小時的使用數(shù)據(jù)。只有到那時，它們才會傳遞出準確的控制信號。這樣，尤其是需要對碳進行定價時，既能引導對低碳發(fā)電資產(chǎn)的適當投資，又能引導負荷跟蹤行為。

原文連接：https://doi.org/10.1016/j.joule.2019.05.002